LLM 系统分析方法论（四）：M3 实战推演与 Roofline 模型
MiniMax M3 完整推演：从 config.json 到参数量、FLOPs、KV Cache、推理显存的全链路计算。Roofline 模型分析推理延迟，理解 FP8/INT4 量化的性能收益。
LLM 系统分析方法论（三）：KV Cache 与推理显存
KV Cache 原理与公式推导，覆盖 GQA / MLA / MSA / Mamba-2 四种架构的缓存策略；推理显存完整拆解，包括权重、KV Cache、激活值的显存占用计算。
LLM 系统分析方法论（二）：FLOPs 估算
FLOPs 完整估算：从矩阵乘法到 Attention 到 FFN，覆盖 Full Attention / MSA / MLA / Mamba-2 / GDN 六种注意力架构。
GLM-5.2 架构 QA
基于 GLM-5.2 主报告的配套 QA（27 问）。覆盖 GLM-5.1 → 5.2 演进、IndexShare 核心创新、MTP 四重改进、1M 上下文工程、训练与性能。
GLM-5.2 架构深度拆解
GLM-5.2 是智谱 AI 2026 年 6 月发布的旗舰 Agent 模型。核心创新为 IndexShare（1 full + 3 shared DSA Indexer 复用，降低 75% Indexer 计算量）、MTP 四重改进（KVShare + Stride + EMA + Score Boost）、1M 可用上下文、Agentic RL 升级。